Versteckte Compliance-Verstöße im Kundenservice mit ChatGPT stoppen
Kundenserviceteams bearbeiten Tausende von Interaktionen, bei denen ein einziger fehlender Hinweis oder ein riskantes Versprechen schnell zu einem ernsthaften Compliance-Problem werden kann. Diese Seite zeigt, wie Sie ChatGPT nutzen können, um Anrufe, Chats und E-Mails kontinuierlich zu überwachen, versteckte Verstöße sichtbar zu machen und Compliance in einen planbaren, steuerbaren Prozess zu verwandeln – statt in einen permanenten Feuerwehreinsatz.
Inhalt
Die Herausforderung: Versteckte Compliance-Verstöße
Im Kundenservice treffen Vorschriften auf Realität. Mitarbeitende stehen unter Druck, Anliegen schnell zu lösen, Kundinnen und Kunden zufriedenzustellen und zügig zum nächsten Ticket zu wechseln. In diesem Umfeld werden Pflichthinweise, Einwilligungsformulierungen und Deckelungen von Leistungen leicht übersehen. Sensible Daten können in falschen Feldern landen. Gutmeinende Mitarbeitende geben Zusagen, die das Unternehmen nicht halten kann. Die meisten dieser Fälle bleiben unentdeckt, weil sie in Tausenden von Anrufen, Chats und E-Mails untergehen.
Traditionelle Qualitätssicherung stützt sich auf manuelle Stichproben und eine Handvoll zufällig ausgewählter Gespräche. Compliance-Teams hören nur einen winzigen Bruchteil aller Interaktionen an oder lesen ihn, oft Wochen nachdem sie stattgefunden haben. Excel-Checklisten und statische QA-Scorecards kommen mit neuen Produkten, sich ändernden Vorschriften oder weiterentwickelten Gesprächsleitfäden nicht mit. Mit dem Wachstum digitaler Kanäle kann dieses Modell schlicht nicht mehr sinnvoll auf 100 % der Interaktionen skaliert werden.
Die Folgen, versteckte Compliance-Verstöße nicht zu adressieren, sind erheblich. Es besteht ein klares regulatorisches und finanzielles Risiko durch Bußgelder, Prüfungen und aufwendige Nachbesserungsprojekte, wenn Muster über Monate unentdeckt bleiben. Hinzu kommt Reputationsschaden, wenn Screenshots oder Aufzeichnungen öffentlich werden. Intern verlieren Rechts- und Compliance-Teams das Vertrauen in das Contact Center, und Serviceverantwortliche haben keinen objektiven Blick darauf, wo die tatsächlichen Risiken und Trainingslücken liegen. Gleichzeitig bleibt Coaching reaktiv und anekdotisch statt datenbasiert.
Die gute Nachricht: Dieses Problem ist lösbar. Mit KI können Sie 100 % der Anrufe, Chats und E-Mails automatisiert auf compliance-relevante Muster analysieren – nicht nur eine kleine Stichprobe. Bei Reruption haben wir KI-Systeme aufgebaut, die große Mengen unstrukturierter Kommunikation verarbeiten, Risiken markieren und gezielte Maßnahmen ermöglichen. Auf dieser Seite erhalten Sie praxisnahe Hinweise, wie Sie ChatGPT einsetzen, um versteckte Verstöße aufzudecken, Risiken zu reduzieren und Ihre Mitarbeitenden zu unterstützen, statt sie zu kontrollieren.
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Unsere Einschätzung
Eine strategische Einschätzung der Herausforderung und High-Level-Tipps, wie Sie sie angehen können.
Aus Reruption’s Projekten zum Aufbau von KI-Assistenten, Chatbots und Dokumentenanalyse-Lösungen in Organisationen wissen wir: ChatGPT für Compliance im Kundenservice einzusetzen, ist weniger eine Frage ausgefeilter Algorithmen als der richtigen Rahmensetzung, Datenflüsse und Governance. Durchdacht konfiguriert kann ChatGPT als unermüdliche Prüfinstanz für jede Interaktion agieren, fehlende Hinweise, riskante Formulierungen und Probleme im Datenumgang skalierbar erkennen – und Führungskräften gleichzeitig ein Echtzeit-Bild von Servicequalität und regulatorischem Risiko liefern.
Compliance in operativer, nicht juristischer Sprache definieren
Bevor ChatGPT versteckte Compliance-Verstöße erkennen kann, müssen Sie Gesetze und interne Richtlinien in konkrete Verhaltensweisen für Mitarbeitende übersetzen. Gesetzestexte und Policy-PDFs sind zu abstrakt; das Modell muss verstehen, wie „gut“ und „schlecht“ im Kontext realer Gespräche aussehen.
Arbeiten Sie bereichsübergreifend zwischen Legal, Compliance und Kundenservice, um spezifische Muster zu definieren: erforderliche Formulierungen für Hinweise, verbotene Versprechen, kritische Themenbereiche sowie den Umgang mit personenbezogenen Daten je Kanal. Diese operativen Regeln bilden das Rückgrat Ihrer ChatGPT-Compliance-Prompts und Bewertungskriterien – und machen das System für Mitarbeitende und Prüfer nachvollziehbar.
Mit Monitoring und Coaching starten, nicht mit automatischen Sanktionen
Es ist verlockend, direkt auf automatisierte Eskalationen oder Disziplinarmaßnahmen auf Basis von KI-Ergebnissen zu springen. Strategisch ist das ein Fehler. In den ersten Phasen sollte ChatGPT primär als Monitoring- und Coaching-Tool eingesetzt werden – nicht als automatisierte Durchsetzungsinstanz.
Positionieren Sie das System als Hilfe, damit Mitarbeitende erfolgreich sind: gute Beispiele hervorheben, fehlende Formulierungen markieren und sicherere Alternativen vorschlagen. Das reduziert Widerstände, baut Vertrauen in KI-unterstützte QA auf und gibt Ihnen Zeit, die Genauigkeit zu validieren, bevor Sie automatische Eskalationen einführen. Mit wachsender Evidenz und Sicherheit kann sich Ihr Governance-Modell schrittweise weiterentwickeln.
Auf 100 % Abdeckung mit gezielter menschlicher Prüfung ausrichten
Der strategische Vorteil von ChatGPT für Servicequalitäts-Monitoring ist die Abdeckung, nicht der Ersatz. Ihr Ziel ist, dass KI jede Konversation prüft und anschließend die 5–10 % mit dem höchsten Risiko zur vertieften Analyse an Menschen weiterleitet. Damit wird QA von zufälliger Stichprobe zu risikobasierter Stichprobe.
Definieren Sie Risikostufen danach, was für Sie am wichtigsten ist: regulatorische Exponierung, finanzieller Impact und Reputationssensibilität. Beispielsweise könnten Interaktionen mit Themen wie Kündigungen, Rückerstattungen, Verträgen oder vulnerablen Kundengruppen höher gewichtet werden. ChatGPT kann Gespräche entlang dieser Dimensionen scoren, sodass Ihr QA-Team seine Zeit dort einsetzt, wo Risiko tatsächlich reduziert wird.
Stakeholder auf ein Governance- und Auditierbarkeitsmodell ausrichten
Der Einsatz von ChatGPT für Compliance berührt Legal, IT, Kundenservice, Informationssicherheit und oft auch den Betriebsrat. Ohne frühzeitig geklärte Erwartungen kommen Projekte ins Stocken. Stimmen Sie sich strategisch zu Governance, Transparenz und Auditierbarkeit ab, bevor Sie die Lösung skalieren.
Definieren Sie, wer die Prompts verantwortet, wer Modellausgaben validiert, wie häufig Regeln nachgeschärft werden und wie Entscheidungen für mögliche Prüfungen dokumentiert werden. Stellen Sie sicher, dass IT- und Security-Teams mit Datenflüssen und Aufbewahrungsfristen einverstanden sind. Ein klares Governance-Framework macht KI von einem vermeintlichen Compliance-Risiko zu einem sichtbaren Kontrollinstrument.
Fähigkeiten aufbauen, nicht nur ein Einmal-Tool
Versteckte Compliance-Verstöße verschwinden nicht mit einem einzelnen Projekt. Vorschriften ändern sich, Produkte entwickeln sich weiter und neue Kanäle entstehen. Behandeln Sie Ihre Initiative zum ChatGPT-basierten Compliance-Monitoring als Startpunkt für eine interne Fähigkeit, nicht als einmalige Implementierung.
Investieren Sie in ein kleines, interdisziplinäres Team, das sich mit Prompting, Datenqualität, QA-Workflows und Compliance-Kontext auskennt. Geben Sie diesem Team die Verantwortung, Prompts weiterzuentwickeln, False Positives/Negatives zu bewerten und den Anwendungsbereich auf neue Use Cases auszuweiten (z. B. Upsell-Angebote, vulnerable Kundengruppen, faire Behandlung). Reruption’s Co-Preneur-Ansatz zielt genau darauf ab, solche KI-first-Fähigkeiten in Ihrer Organisation aufzubauen, damit Sie dem Wandel voraus sind, statt nur darauf zu reagieren.
ChatGPT zur Aufdeckung versteckter Compliance-Verstöße im Kundenservice einzusetzen, bedeutet letztlich einen strategischen Wechsel: weg von manuellen, zufälligen Kontrollen hin zu kontinuierlichem, risikobasiertem Monitoring von 100 % der Interaktionen. Mit den richtigen Regeln, Strukturen und Teams wird KI zu einem praktischen Kontrollinstrument, das Ihre Marke schützt und gleichzeitig Mitarbeitende mit besserem Coaching unterstützt. Wenn Sie prüfen möchten, wie das mit Ihren realen Daten aussehen könnte, unterstützt Reruption Sie dabei, mit einem praxisnahen PoC und Implementierungs-Support vom Konzept zu einem funktionsfähigen Prototypen zu kommen – und bleibt an Bord, bis die Lösung Ihr Compliance-Risiko verlässlich reduziert.
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Fallbeispiele aus der Praxis
Von Gesundheitswesen bis Nachrichtenmedien: Erfahren Sie, wie Unternehmen ChatGPT erfolgreich einsetzen.
Best Practices
Erfolgreiche Implementierungen folgen bewährten Mustern. Werfen Sie einen Blick auf unsere taktischen Ratschläge für den Einstieg.
Standard-Prompt für Compliance-Prüfung aller Interaktionen einrichten
Beginnen Sie mit der Erstellung einer wiederverwendbaren ChatGPT-Prompt-Vorlage, die jedes Gesprächsprotokoll (Anruf, Chat, E-Mail) auf Compliance-Verstöße analysieren kann. Sie wird zum Kernbaustein, den Sie in Ihr CRM, Ihre Contact-Center-Plattform oder Ihr Data Warehouse integrieren können. Stellen Sie sicher, dass sie Ihre tatsächlichen Richtlinien widerspiegelt – nicht generische Compliance-Sprache.
Hier ein praxisnaher Basis-Prompt, den Sie mit Ihren eigenen Regeln und Formulierungsvorgaben anpassen können:
System: Sie sind ein Compliance-Qualitätssicherungs-Assistent für unseren Kundenservice.
Sie analysieren vollständige Konversationen (Anrufe, Chats, E-Mails) zwischen Mitarbeitenden und Kundinnen/Kunden.
Ihre Aufgaben:
1) Identifizieren Sie alle potenziellen Compliance-Probleme basierend auf unseren Regeln.
2) Klassifizieren Sie die Schwere: "Kritisch", "Hoch", "Mittel", "Niedrig".
3) Schlagen Sie für jedes Problem eine sicherere alternative Formulierung vor.
4) Fassen Sie das gesamte Compliance-Risiko der Interaktion zusammen.
Unsere wichtigsten Compliance-Regeln (Beispiele – durch Ihre eigenen ersetzen):
- Pflicht-Hinweis: Zu Beginn eines vertriebsbezogenen Anrufs muss der Mitarbeitende sagen:
"Dieses Gespräch kann zu Trainings- und Qualitätszwecken aufgezeichnet werden."
- Verbotene Zusagen: Mitarbeitende dürfen keine Ergebnisse garantieren, sondern nur Wahrscheinlichkeiten und Bedingungen nennen.
- Datenschutz: Mitarbeitende dürfen keine vollständigen Kreditkartennummern oder Passwörter im Chat oder in der E-Mail ausschreiben.
- Dokumentation: Besondere Rabatte oder Ausnahmen müssen eindeutig im CRM dokumentiert werden.
Geben Sie JSON mit den Feldern aus: issues[], overall_risk, comments_for_coach.
User: Hier ist das Gesprächsprotokoll:
[PROTOKOLL HIER EINFÜGEN]Iterieren Sie diesen Prompt gemeinsam mit Ihrem Compliance-Team und testen Sie ihn auf historischen Konversationen, um Regeln, Schweregrade und Ausgabeformat zu verfeinern, bevor Sie ihn in produktive Workflows integrieren.
Konversationen über Risikoscores klassifizieren und routen
Sobald ChatGPT Probleme erkennen kann, besteht der nächste Schritt darin, diese Ergebnisse in einen umsetzbaren Risikowert pro Interaktion zu überführen. So können Sie die kritischsten Gespräche automatisch an menschliche QA- oder Compliance-Teams zur Prüfung und Rückmeldung weiterleiten, statt Interaktionen zufällig zu samplen.
Erweitern Sie Ihren Prompt oder verarbeiten Sie die JSON-Ausgabe nach, um einen numerischen Risikoscore (z. B. 0–100) auf Basis von Schweregrad und Anzahl der Probleme zu vergeben. Legen Sie anschließend Routing-Schwellenwerte für Ihren QA-Workflow fest: Zum Beispiel >80 wird an Compliance eskaliert, 50–80 geht an eine:n QA-Spezialist:in und 20–50 dient ausschließlich als Grundlage für Coaching-Insights. Kalibrieren Sie die Schwellenwerte im Zeitverlauf anhand realer Vorfälle und False Positives.
Beispiel-Logik für die Nachverarbeitung (Pseudocode):
risk_score = 0
for issue in issues:
if issue.severity == "Kritisch": risk_score += 50
if issue.severity == "Hoch": risk_score += 25
if issue.severity == "Mittel": risk_score += 10
if issue.severity == "Niedrig": risk_score += 5
if risk_score > 80: route = "Compliance"
elif risk_score > 50: route = "QA-Spezialist"
else: route = "Coaching-Insights"Integrieren Sie dies in Ihr Ticketing- oder Contact-Center-System, sodass markierte Interaktionen als Aufgaben in bestehenden Queues erscheinen. So bleibt die KI für Mitarbeitende unsichtbar, während QA deutlich zielgerichteter wird.
Mitarbeitendenfreundliche Zusammenfassungen und Formulierungsvorschläge bereitstellen
Damit KI-gestütztes Compliance-Monitoring von Mitarbeitenden akzeptiert wird, müssen sie einen konkreten Nutzen erkennen. Statt nur abstrakte Hinweise an QA zu senden, sollten Sie kurze, praktische Zusammenfassungen mit Vorschlägen für alternative Formulierungen generieren, die Mitarbeitende in zukünftigen Gesprächen verwenden können.
Nutzen Sie dafür einen dedizierten Prompt, der stärker auf Coaching-Sprache als auf juristische Details fokussiert:
System: Sie sind ein Coaching-Assistent für Mitarbeitende im Kundenservice.
Sie erhalten die in einer Konversation erkannten Compliance-Probleme und geben praxisnahes Feedback.
User: Hier sind die von ChatGPT erkannten Probleme:
[LISTE DER PROBLEME]
Bitte:
1) Formulieren Sie eine Feedback-Nachricht mit 3–4 Sätzen in einem freundlichen, konstruktiven Ton.
2) Schlagen Sie 2–3 Beispiel-Formulierungen vor, die der Mitarbeitende beim nächsten Mal nutzen könnte.
3) Halten Sie die Sprache leicht verständlich und vermeiden Sie juristischen Jargon.Stellen Sie dieses Feedback in Ihren QA-Tools oder in Dashboards für Mitarbeitende bereit. Im Zeitverlauf können Sie außerdem eine Bibliothek von „Best-Practice“-Formulierungen aus besonders gut bewerteten Interaktionen aufbauen und von ChatGPT kontextabhängig empfehlen lassen.
Kanal-spezifische Regeln und Filter implementieren
Compliance-Risiken unterscheiden sich zwischen Anrufen, Chats und E-Mails. So sind vollständige Kreditkartennummern in schriftlichen Kanälen ein höheres Risiko, während fehlende Hinweise eher in Telefonaten auftreten. Passen Sie Ihre ChatGPT-Prompts und Vorverarbeitung je Kanal an, um Genauigkeit zu erhöhen und unnötigen Lärm zu reduzieren.
Richten Sie getrennte Flows oder Modellanweisungen für jeden Kanal ein:
- Anrufe: Fokus auf Einstiegs-Hinweise, Bandansagen und Bestätigung von Bedingungen. Nutzen Sie automatische Spracherkennung (ASR), um Transkripte zu erzeugen, bevor Sie sie an ChatGPT senden.
- Chats: Fokus auf schriftliche Zusagen, den Umgang mit personenbezogenen Daten in Freitextfeldern und Verlinkungen zu AGB oder Bedingungen.
- E-Mails: Prüfung auf erforderliche rechtliche Footer, Anhänge mit sensiblen Daten und Klarheit der Verbindlichkeits-Sprache.
Listen Sie in jedem kanal-spezifischen Prompt die relevantesten Regeln explizit auf und bitten Sie ChatGPT, diese zu priorisieren. So bleibt das System performant und eng an der realen Risikolage ausgerichtet.
Sampling und Shadow Mode vor operativem Einsatz nutzen
Bevor Sie automatisierte Eskalationen oder KPI-Dashboards auf Basis von ChatGPT-basiertem Compliance-Monitoring einführen, sollten Sie das System mehrere Wochen im „Shadow Mode“ laufen lassen. In diesem Modus bewertet die KI Interaktionen und markiert Probleme, ohne dass operative Entscheidungen darauf basieren.
Vergleichen Sie im Shadow Mode die KI-Ergebnisse mit menschlicher QA auf einer kuratierten Stichprobe. Verfolgen Sie False Positives (übervorsichtige Markierungen) und False Negatives (übersehene Probleme). Nutzen Sie diese Erkenntnisse, um Prompts, Schwellenwerte und Logik für Schweregrade zu verfeinern. Erst wenn Präzision und Trefferquote auf einem akzeptablen Niveau sind, sollten Sie Ergebnisse in Mitarbeitendenbewertungen oder offizielle Compliance-Reports einfließen lassen.
Shadow-Mode-Checkliste:
- Definieren Sie eine Stichprobe von Interaktionen pro Kanal
- Lassen Sie menschliche QA Probleme und Schweregrade kennzeichnen
- Lassen Sie denselben Satz von ChatGPT bewerten
- Vergleichen Sie Übereinstimmungsraten und identifizieren Sie Muster
- Passen Sie Prompts/Regeln an und wiederholen Sie dies, bis Stabilität erreicht istDiese disziplinierte Einführung reduziert das Risiko, auf unausgereifte KI-Ausgaben überzureagieren, und stärkt das Vertrauen von Legal-, Compliance- und HR-Stakeholdern.
Klare KPIs verfolgen: Abdeckung, Fehlerquoten und Time-to-Detection
Um Mehrwert zu belegen und langfristige Unterstützung zu sichern, benötigen Sie konkrete KPIs für Ihr KI-gestütztes Compliance-Monitoring. Gehen Sie über „wir nutzen KI“ hinaus und messen Sie den Einfluss auf Risiko und Betrieb.
Typische Kennzahlen sind:
- Abdeckung: Prozentsatz der Interaktionen, die automatisch analysiert werden (Ziel: >95 %).
- Erkennungsrate: Anzahl erkannter Compliance-Probleme pro 1.000 Interaktionen, segmentiert nach Schweregrad und Kanal.
- Time-to-Detection: Durchschnittliche Zeit zwischen Interaktion und Meldung eines Problems an QA/Compliance (Ziel: von Wochen auf Stunden).
- Coaching-Effekt: Rückgang wiederholter Verstöße pro Mitarbeitendem nach gezieltem Feedback.
Erwartbare Ergebnisse einer ausgereiften Implementierung sind realistisch: 100 % Interaktionsabdeckung, eine 50–80%ige Verkürzung der Time-to-Detection kritischer Probleme und 20–40 % weniger wiederholte Compliance-Verstöße bei gecoachten Mitarbeitenden innerhalb von 3–6 Monaten nach Rollout.
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Häufig gestellte Fragen
ChatGPT kann sehr effektiv fehlende Hinweise, riskante Zusagen und Probleme beim Datenumgang erkennen, ist jedoch nicht von Haus aus perfekt. Die Genauigkeit hängt davon ab, wie gut Sie Ihre Richtlinien in konkrete Regeln und Prompts übersetzen und ob Sie das System mit realen Interaktionsdaten kalibrieren.
In der Praxis empfehlen wir, ChatGPT als Risikofilter zu behandeln: Es prüft 100 % der Interaktionen, markiert die risikoreichsten Fälle und anschließend validieren QA oder Compliance diese. Mit iterativem Tuning und Tests im Shadow Mode erreichen Unternehmen in der Regel ein Niveau, auf dem die KI einen Großteil der relevanten Probleme zuverlässig identifiziert und das Volumen der von Menschen zu prüfenden Interaktionen deutlich reduziert.
Eine erste Implementierung von ChatGPT für Compliance-Monitoring im Kundenservice erfordert keine komplette Neugestaltung Ihres Tech-Stacks. Sie benötigen Zugriff auf Gesprächsdaten (Transkripte, Chat-Logs, E-Mails), klare Richtlinienregeln und eine Möglichkeit, KI-Ergebnisse in Ihre QA-Workflows zu integrieren.
Typische Schritte sind: (1) Compliance-Szenarien und Regeln gemeinsam mit Legal und Kundenservice definieren, (2) Prompt-Vorlagen auf Basis historischer Daten entwerfen und testen, (3) ChatGPT per API mit Ihrem Contact Center oder Ihrer Datenplattform integrieren und (4) einen Shadow Mode betreiben, bevor Sie Ergebnisse operativ nutzen. Bei fokussiertem Umfang lässt sich oft innerhalb weniger Wochen ein erster funktionsfähiger Prototyp aufbauen; ein robuster Rollout über mehrere Kanäle dauert typischerweise 2–3 Monate, abhängig von interner Entscheidungsgeschwindigkeit und IT-Rahmenbedingungen.
Datenschutz ist bei der Analyse von Kundengesprächen entscheidend. Arbeiten Sie mit IT und Legal zusammen, um eine Privacy-by-Design-Architektur zu definieren: Minimieren Sie die an ChatGPT gesendeten Daten, pseudonymisieren Sie personenbezogene Kennungen soweit möglich und steuern Sie Aufbewahrungsfristen.
Konkret bedeutet das, offensichtliche personenbezogene Daten (Namen, Konto-IDs, E-Mail-Adressen, Telefonnummern, Zahlungsdaten) vor dem Senden der Transkripte an das Modell zu entfernen oder zu maskieren und sicherzustellen, dass KI-Ausgaben nur innerhalb Ihrer bestehenden Compliance- und QA-Tools sicher gespeichert werden. Reruption unterstützt Kundinnen und Kunden zudem dabei, Bereitstellungsoptionen und Konfigurationen zu wählen, die mit der DSGVO und internen Sicherheitsrichtlinien im Einklang stehen – damit KI-Monitoring Compliance stärkt, statt sie zu gefährden.
Der primäre ROI entsteht durch reduziertes regulatorisches und Reputationsrisiko, das sich schwer quantifizieren lässt, solange kein Vorfall eintritt. Es gibt jedoch auch klar messbare operative Effekte. Indem Sie ChatGPT einsetzen, um 100 % der Interaktionen vorzusortieren und nur Hochrisikofälle an menschliche QA weiterzuleiten, reduzieren Unternehmen den manuellen QA-Aufwand pro Interaktion typischerweise um 50 % oder mehr – bei gleichzeitig deutlich höherer Abdeckung von niedrigen einstelligen Prozentsätzen hin zu nahezu vollständiger Abdeckung.
Zusätzlich ermöglicht die systematische Aufdeckung wiederkehrender Probleme nach Mitarbeitendem, Produkt oder Prozess deutlich zielgerichteteres Coaching. Innerhalb weniger Monate führt dies in der Regel zu weniger wiederholten Verstößen und besserer Einhaltung von Gesprächsleitfäden beim ersten Versuch. Zusammengenommen ergibt sich ein starker ROI: geringere Risikoexponierung, weniger Überraschungen bei Audits und ein effizienterer Einsatz von QA- und Compliance-Ressourcen.
Reruption ist auf den Aufbau von KI-Lösungen in Organisationen mit Co-Preneur-Mindset spezialisiert – wir arbeiten Seite an Seite mit Ihren Teams, nicht von der Seitenlinie aus. Für diesen Anwendungsfall starten wir typischerweise mit einem 9.900 € KI-PoC, um zu belegen, dass ChatGPT Ihre spezifischen Compliance-Themen auf realen Gesprächsdaten zuverlässig erkennen kann.
In diesem PoC definieren wir gemeinsam mit Ihren Compliance- und Kundenservice-Teams den Use Case und die Regeln, entwerfen und iterieren die Prompts und bauen einen funktionsfähigen Prototyp, der Interaktionen bewertet und markiert. Anschließend unterstützen wir bei der Integration in Ihr Contact Center oder Ihre QA-Tools, bei der Performance-Bewertung und bei der Planung des produktiven Rollouts. Unser Fokus liegt nicht nur auf der Technologie, sondern darauf, KI-first, compliance-konforme Monitoring-Fähigkeiten in Ihrer Organisation zu verankern, sodass Sie Servicequalität kontinuierlich verbessern und Risiken reduzieren können.
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